Comparative associations between anthropometric and bioelectric impedance analysis derived adiposity measures with blood pressure and hypertension in India: a cross-sectional analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The utility of bioelectrical impedance analysis (BIA) derived adiposity measures as compared to anthropometric measures for the assessment of adiposity-related health risk is not clear. We aimed to clarify the relationships of BIA and anthropometric derived adipose measures with blood pressure and hypertension, and to compare the discriminative ability of the respective measures for hypertension. METHODS: = 5990; age 30-69 years). We examined and compared the associations and discriminative ability between anthropometric (body mass index, waist circumference, hip circumference, waist-hip ratio, waist-height ratio) and BIA (whole body and trunk fat percentage) derived adiposity measures with blood pressure components (systolic pressure, diastolic pressure, pulse pressure, mean arterial pressure, mid-blood pressure) and hypertension. RESULTS: Regardless of whether the adiposity measure was derived from BIA or anthropometry, all were strongly and positively associated with blood pressure and hypertension. For both men and women, the magnitude of association of BIA measures with blood pressure and hypertension were comparable to those of anthropometric measures. Further, the ability of BIA derived adiposity measures to distinguish between those with and without hypertension was similar to the discriminative ability of anthropometric measures. CONCLUSIONS: As compared to simple anthropometric measures, BIA derived estimates of adiposity provide no apparent advantage in the assessment of blood pressure and hypertension. The observed similarities between adiposity measures suggest that simple anthropometrics may be sufficient to assess adiposity and adiposity-related risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».